基于鲁棒图像水印的文本信息加密技术

通过利用一个新视觉模型计算图像分块的临界噪声阈值矩JND阵,提出了一个基于分块DWT的图像自适应公开水印技术的文本信息加密算法。该算法以一个文本文件为水印,先对文本文件进行Reed-Solomon纠错编码,再转换为二值序列作为水印,并进行随机置乱。然后在原图像8×8分块的Hilbert扫描序列中选取两相邻块分别进行一层DWT,再根据各分块JND阈值,不同强度地调整两相邻块各对应细节子带均值之间的大小关系以自适应地嵌入水印。实验结果表明,即使在较低的峰值信噪比下嵌入水印也具有很好的透明性,同时,该算法对16种常见图像攻击有较高的鲁棒性,特别是信号增强操作处理几乎不影响加密信息的正确提取。     

小波域鲁棒自适应公开水印技术

先前众多的DWT(discrete wavelet transform)域水印算法几乎都是私有水印或易脆水印,而针对版权保护的鲁棒的、公开的小波域水印算法却极少.在充分考虑人类视觉系统掩蔽特性的基础上,首先给出基于图像分块的临界噪声阈值矩阵JND(just noticed difference),进而提出了一种基于DWT的鲁棒公开水印技术.算法首先把原图像各8(8块按Hilbert扫描顺序排列,然后在原图像分块的Hilbert序列中选取两相邻块分别进行一层DWT,再结合各分块JND阈值,通过不同强度地调整两相邻块各对应细节子带均值之间的大小关系以自适应地嵌入水印.嵌入水印具有很好的透明性,水印嵌入强度是与原图像特征相自适应的.同时,水印的提取无须求助于原图像.此外,实验结果也证明,该算法对常见图像处理操作、有损压缩和裁剪、挤压、像素移位等几何变换有较高的鲁棒性,特别是信号增强操作处理几乎不影响水印的正确提取,所以该算法是有效和实用的.     

小波变换域均值调制的可读图像盲水印算法

提出了一种小波变换域均值调制的可读图像盲水印算法,利用图像经离散小波变换后细各细节子带系数均值近似为零的特点,根据细节子带系数的局部方差,自适应地修改图像小波分解后某些细节分量的局部均值,在满足水印不可感知性的条件下自适应地嵌入水印信息,实现水印不可感知性和鲁棒性之间的折衷。同时,在不借助原图像的前提下,实现水印的盲检测。水印信息是一幅有实际意义的二值图像。实验结果和攻击测试表明,提出的算法对常见的滤波、JPEG压缩、添加噪声、剪切等多种攻击有较强的鲁棒性。     

DCT域自适应公开水印技术

提出了一种新的DCT域自适应公开水印算法。与以往DCT域算法有所不同，该文算法通过调整两个不同的DCT分块内相对应中频系数间大小关系以嵌入水印。算法首先将原图像各8×8DCT块按Hilbert扫描顺序排列，然后每次在原图像Hilbert块索引序列中伪随机选取两个相邻8×8块，在充分考虑人类视觉系统（HVS）特性的基础上，结合块视觉因子，通过不同强度调整两相邻DCT块中对应中频系数间的大小关系，以嵌入水印信号，嵌入水印与原图像是相自适应的。实验结果表明，该算法是在保证水印不可见的同时，对常见的信号处理操作和一些几何扭曲是鲁棒的，特别是对锐化、对比度增强、边缘增强和直方图均衡等信号增强处理，其鲁棒性更为可观。     

一种基于HVS的小波域抗JPEG压缩水印算法

提出一种小波域的用于图像内容认证的水印算法。该算法提取图像特征作为认证水印信息,利用分块图像的临界噪声阈值(JND)自适应的调整分块图像的细节子带小波系数大小关系来嵌入水印信息,从而提高了水印的透明性。实验结果表明该算法具有很好的抗JPEG压缩性能和篡改定位功能。     

基于Hilbert扫描和SVD的小波域图像水印算法

为了提高水印的安全性、鲁棒性和不可见性,提出了一种基于Hilbert扫描和SVD（Singular Value Decomposition,奇异值分解）的小波域图像水印技术。算法以一幅有意义的二值水印图像为水印信号。首先对原始图像进行一层小波变换,对低频分量进行图像分块,并对每一个图像块进行SVD。利用了SVD的单向非对称性和正交矩阵的性质,给出了一种自适应水印方案。同时,利用了Hilbert扫描能很好地保持图像空间局部连接性的特点。然后,利用图像的局部统计特征自适应地修改阈值,利用两个阈值严格控制系数的修改程度,使算法达到不可见性和鲁棒性之间的最优平衡。水印的提取无需原始图像的参与,达到了真正的盲水印。实验结果表明,该算法是有效的,对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性。     

一种新的基于内容的公开水印技术

提出了一种新的基于内容的DCT域公开水印算法。通过调整Hilbert块索引序列两相邻分块中对应的中频系数的大小关系,将水印嵌入原始图像。实验表明,该技术充分考虑了人类视觉系统的屏蔽特性,嵌入水印与原始图像是自适应的,能较好的保证水印的不可觉察性;同时对常见的信号处理技术以及剪切、旋转与缩放等几何变换具有鲁棒性,尤其对锐化、对比度增强、边缘增强和直方图均衡等信号增强处理具有的鲁棒性更为可观。     

一种复合型自适应盲水印算法

提出同时嵌入鲁棒水印和脆弱水印的复合型自适应盲水印算法。鲁棒水印根据邻居特征平均值和奇偶判决法嵌入到所选择的频带中,再将水印图像分块,把分块图像的灰度均值映射为混沌初值,经过若干次迭代生成脆弱水印,嵌入到其像素灰度值的LSB平面。实验结果表明,该算法对一般的图像处理具有良好的鲁棒性,同时还能对图像篡改进行精确定位,且作为盲水印算法有良好的安全性。     

一种新的基于内容的公开水印技术

提出了一种新的基于内容的DCT域公开水印算法。通过调整Hilbert块索引序列两相邻分块中对应的中频系数的大小关系．将水印嵌入原始图像。实验表明，该技术充分考虑了人类视觉系统的屏蔽特性，嵌入水印与原始图像是自适应的．能较好的保证水印的不可觉察性；同时对常见的信号处理技术以及剪切、旋转与缩放等几何变换具有鲁棒性，尤其对锐化、对比度增强；边缘增强和直方图均衡等信号增强处理具有的鲁棒性更为可观。     

基于LWT-SVD的鲁棒自适应水印方案

为进一步提高水印抵抗攻击的能力,提出一种基于量化的混合提升小波变换和奇异值分解的自适应数字图像水印算法。对二值水印信号进行异或加密与置乱处理,以增强水印信号的安全性和鲁棒性;对原始载体图像进行互不重叠的分块,对随机选取的分块进行一级提升小波变换,对生成的低频子带进行奇异值分解;根据水印信号的取值,对每一分块低频子带的最大奇异值采用自适应量化的方法嵌入水印信号。仿真结果表明,该算法具有较好的透明性和抵抗常规信号处理攻击的能力。     

一种基于小波系数边信息的鲁棒水印算法

为了实施图像的版权保护,提出了一种基于小波系数幅值关系的盲水印算法。原始图像通过三级小波分解得到小波系数,算法在密钥的控制下,伪随机地选择中频子带中两块共8个系数组成一组。通过小幅度量化来加强每组数据中两块系数幅值的大小关系特征,利用这组系数的特征作为边信息和水印信息生成密钥、嵌入水印。保存密钥,并在密钥的控制下提取水印。实验结果表明,该算法不仅能有效抵抗JPEG压缩、低通滤波、高斯噪声和几何攻击,而且水印图像的PSNR可以保持在50 dB以上。     

基于图像特征的二值水印嵌入和盲检算法

提出了一种基于图像特征的二值水印嵌入和盲检测算法。将原始图像及待检测的图像进行离散小波变换,通过提取低频子带变换系数的均差与设定的阈值相比较,根据不同的结果选择不同的算法从而实现水印序列的嵌入和盲提取。该算法的优点在于在水印检测时,不需要原始图像的参与。实验结果表明,算法对JPEG压缩具有强的抵抗能力,同时,对噪声、滤波等也具有较好的鲁棒性。     

基于离散小波变换和边缘掩蔽的盲水印算法

针对图像低频区域嵌入水印后图像质量下降问题,提出一种新的基于小波变换和边缘掩蔽的盲水印算法。该算法依据人眼视觉系统的屏蔽特性和图像的部分特征决定水印的强度,利用边缘掩蔽技术决定水印在图像低频区域的嵌入和提取位置。实验结果表明,该算法实现了水印的隐形性,对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性。     

基于Logistic混沌映射和IWT-SVD量化的盲鲁棒水印算法

为了提高数字水印的鲁棒性以及水印嵌入位置的保密性,提出了一种基于Logistic混沌映射和整数小流变换—奇异值分解(IWT-SVD)量化的盲鲁棒水印算法:对二值水印图像进行Arnold置乱,对原始载体图像进行8×8分块,利用生成的Logistic混沌序列选择嵌入水印的图像块,充分保证了水印嵌入位置的保密性;对选中的图像块进行二级IWT分解,对得到的二级低频子带系数进行SVD;将置乱后的水印信息嵌入.算法不需要原始载体图像,实现了水印的盲提取,更具实用性.仿真实验结果表明:算法对常规图像处理操作、压缩攻击和剪切攻击均具有较强的稳健性.     

基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印算法

针对数字图像的版权保护问题,提出一种基于Fibonacci置乱的小波域数字图像盲水印方案。将原图像中的感兴趣区域(ROI)作为水印来源,以此提高水印的隐蔽性。在水印嵌入过程中,将原图像进行分块,对每个块进行Fibonacci置乱和离散小波变换(DWT),选择出低频子带,用于水印嵌入。同时,对水印也执行DWT,选择出低频子带,通过Fibonacci置乱得到置乱矩阵,将水印的置乱矩阵嵌入到主图像的块中。在水印提取过程中,根据嵌入过程中设定的秘钥,通过逆Fibonacci置乱和逆DWT过程提取水印。在多种图像攻击下的仿真结果表明,该水印方案具有较高的安全性、鲁棒性和隐蔽性。     

基于数据存储的小波数字水印算法

提出了一种基于数据储存的D W T算法。该算法打破了传统小波变换以整幅图像为研究对象的思路,而是以存放在存储器中的图像数据为研究对象,先将其分成若干块,分别对每一块数据进行D W T之后,再进行水印的嵌入,并在嵌入之前进行图像置乱预处理,以提高安全性和隐蔽性,兼顾了水印的不可见性和鲁棒性。实验结果表明,本文算法在保证水印不可见性的同时,对图像的J P E G压缩、噪声、滤波、剪切等处理,均有较好的鲁棒性。     

一种基于DWT和DCT的盲灰度级水印算法*

提出一种新的盲灰度级水印算法.它充分利用离散小波变换的多分辨率特性和离散余弦变换的能量压缩能力,将预处理后的灰度水印图像隐藏在原始图像DCT系数量化值的奇偶性中,在水印的提取过程中不需要原始图像的参与.实验结果表明,该算法对图像剪切、JPEG有损压缩、中值滤波等攻击有很强的鲁棒性,对旋转、噪声等攻击也具备了一定的抵抗能力.